import adaboost

# 构造一个简单数据集
datMat,classLabels = adaboost.loadSimpData()

# 生成一个单层决策树
#D = adaboost.mat(adaboost.ones((5,1))/5)
#bestStump,minError,bestClasEst = adaboost.buildStump(datMat,classLabels,D)

# 基于单层决策树的AdaBoost训练，输出多个弱分类器组成的弱分类器组classifierArray
classifierArray = adaboost.adaBoostTrainDS(datMat,classLabels,9)

# AdaBoost分类函数
adaboost.adaClassify([[5,5],[0,0]],classifierArray[0])

